#清除内存空间
rm(list=ls()) 
#导入tm包
library(tm)
library(SnowballC)
#查看tm包的文档
#vignette("tm")


##1.Data Import  导入自带的路透社的20篇xml文档
#找到/texts/crude的目录，作为DirSource的输入，读取20篇xml文档
reut21578 <- system.file("texts", "crude", package = "tm") 
reuters <- Corpus(DirSource(reut21578), readerControl = list(reader = readReut21578XML))

##2.Data Export  将生成的语料库在磁盘上保存成多个纯文本文件
writeCorpus(reuters)

##3.Inspecting Corpora 查看语料库 
#can use inspect(),print(),summary()
#由于是从xml读取过来，所以现在的corpus还是非常杂乱
inspect(reuters)
print(reuters) 
summary(reuters)


##4.Transformations 
#对于xml格式的文档用tm_map命令对语料库文件进行预处理，将其转为纯文本并去除多余空格，
#转换小写，去除常用词汇、合并异形同意词汇，如此才能得到类似txt文件的效果
#可以用inspect(reuters)查看此时的效果，明显好很多
reuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)#将reuters转化为纯文本文件，去除标签
reuters <- tm_map(reuters, stripWhitespace)#去掉空白
reuters <- tm_map(reuters, tolower)#转换为小写
reuters <- tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english"))#去停用词
#采用Porter‘s stemming 算法 提取词干
#Stem words in a text document using Porter‘s stemming algorithm
#install.packages("SnowballC")
tm_map(reuters, stemDocument)

#重新转换一下，要不然还是 ‘错误: 不是所有的inherits(doc, "TextDocument")都是TRUE’
reuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)

##5.Creating Term-Document Matrices
#将处理后的语料库进行断字处理，生成词频权重矩阵(稀疏矩阵)也叫词汇文档矩阵
dtm <- DocumentTermMatrix(reuters)
#查看词汇文档矩阵
inspect(dtm[1:5, 100:105])
#Non-/sparse entries: 1990/22390     ---非0/是0 
#Sparsity           : 92%            ---稀疏性  稀疏元素占全部元素的比例
#Maximal term length: 17             ---切词结果的字符最长那个的长度
#Weighting          : term frequency (tf)
#如果需要考察多个文档中特有词汇的出现频率，可以手工生成字典，
#并将它作为生成矩阵的参数
d<-c("price","crude","oil","use")
inspect(DocumentTermMatrix(reuters,control=list(dictionary=d)))


##6.Operations on Term-Document Matrices
#找出次数超过5的词
findFreqTerms(dtm, 5)
#找出与‘opec’单词相关系数在0.8以上的词
findAssocs(dtm,"opec",0.8)


#因为生成的矩阵是一个稀疏矩阵，再进行降维处理，之后转为标准数据框格式
#我们可以去掉某些出现频次太低的词。
dtm1<- removeSparseTerms(dtm, sparse=0.6)
inspect(dtm1)
data <- as.data.frame(inspect(dtm1))


#再之后就可以利用R语言中任何工具加以研究了，下面用层次聚类试试看
#先进行标准化处理，再生成距离矩阵，再用层次聚类
data.scale <- scale(data)
d <- dist(data.scale, method = "euclidean")
fit <- hclust(d, method="ward.D")
#绘制聚类图
#可以看到在20个文档中，489号和502号聚成一类，与其它文档区别较大。
plot(fit,main ="文件聚类分析")


#主成分分析
ozMat <- TermDocumentMatrix(makeChunks(reuters, 50),
                            list(weighting = weightBin))
k <- princomp(as.matrix(ozMat), features = 2)
screeplot(k,npcs=6,type=‘lines‘)
windows()
biplot(k)  